Fundamentos prácticos de aprendizaje automático usando Python

El aprendizaje automático es la tecnología central que impulsa la IA moderna, pero para comenzar se requiere una comprensión sólida de los conceptos fundamentales y las habilidades de implementación práctica.Este curso proporciona una introducción clara y paso a paso a los conceptoes y algoritmos esenciales del aprendizaje supervisado y no supervisado. Pasará de comprender la base teórica del ML a aplicar estas técnicas para resolver los desafíos comunes de la ciencia de datos utilizando bibliotecas Python estándar de la industria. Lo que aprenderás: * Comprender las diferencias fundamentales entre los paradigmas de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. * Aplicar algoritmos esenciales como la regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, y K-medias de agrupamiento. * Practique la limpieza, preparación y transformación de datos del mundo real específicamente para la ingestión de modelos de aprendizaje automático. * Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas críticas como la precisión, el recuerdo, la puntuación F1 y las curvas ROC. * Configurar las tuberías de modelos básicos y aprender métodos para guardar y cargar modelos entrenados para su uso futuro. * Construir completo, trabajando scripts de Python para resolver problemas de clasificación y regresión utilizando datos reales. El curso comienza definiendo la terminología clave y configurando su entorno Python, luego explorará sistemáticamente los algoritmos fundamentales, acompañados de ejercicios prácticos y escritos centrados en la preparación de datos, el entrenamiento y la evaluación objetiva del modelo. Este curso está diseñado específicamente para principiantes sin experiencia previa en aprendizaje automático.La familiaridad básica con la sintaxis de Python es útil pero no estrictamente necesaria. Comience su viaje hacia la ciencia de datos y la inteligencia artificial hoy mismo dominando los fundamentos del aprendizaje automático.